教会机器人遵循说明并根据食谱烹饪

Rosie机器人与PR2机器人一起参加了RoboHow项目，

像WikiHow这样的目录包含一组执行各种任务的指令（通常是简短的和非正式的）：如何获得蒸馏水，如何与女孩保持对话，如何恢复肝脏-此处绝对是关于任何主题的说明。

来自不来梅大学（德国）人工智能研究所的思想工程师（不是RoboHow项目的作者）建立一个以人为本，而不是人为基础的指令，这将是很好的。

有了这样的Wiki指令基础，机器人将能够相互传递信息。如果某个机器人学会了制作奥利维尔沙拉，那么它会将分步说明上载到通用数据库中-世界上所有其他机器人都可以立即制造奥利维尔沙拉！这不是很好吗？

PR2机器人由不来梅大学创建，（如上图所示）学习理解并遵循WikiHow数据库中的“人类”指令。而且，尽管他仍然不知道如何与女孩保持对话，并且他没有肝脏，但是机器人正在逐步掌握烹饪部分的食谱，《技术评论》写道。

主要任务是教机器人理解高层团队，独立地组成一系列较小的特定动作。例如，如果指令显示“添加番茄酱”，则机器人应生成一条链，例如“查找番茄酱-取番茄酱-拧开盖子-将瓶子翻转……”等等。

PR2机器人做煎饼

当机器人学会感知高级指令时，就有可能以自然语言发出命令。例如，可以对工厂的机器人说：“取下一个螺栓，将其插入孔中并用螺母固定”。他将选择所有必要的参数以自己完成任务。

成功完成任务后，即已经学习了课程，机器人将通过在线Open Ease数据库与兄弟共享所获得的知识。这里，以类似于语义网络的语言的机器可读形式编写指令。

研究人员正在尝试其他教学机器人的方法，包括演示视频演示人员执行任务的方法。机器人只需要重复他所看到的。顺便说一句，这种方法自古以来就在乡村工作坊中用于准备学生。它被称为“背部训练”。现在，机器人已经掌握了它。

PR2不仅可以从普通视频中学习，而且还可以从3D空间中的虚拟现实场景中学习，在该场景中，“老师”戴着带有标记的特殊手套，从而机器人可以在任何给定的时间固定主人的手的位置。

工程师承认，机器人的训练速度很慢。这是一项非常艰巨的任务，它将语音识别，自然语言的命令解释，机器视觉以及通过执行单独操作的算法进行的复杂动作规划紧密地结合在一起。但是有明显的进步。

因此，在我们家中响应式铁助手的出现不远，这些助手团结在全球网络中，每天变得更加聪明。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN383261/